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毕业论文的参考文献不可以随便写相关书籍。
参考文献目的：
在学术论文后一般应列出参考文献（表），其目的有三，即：
1、为了能反映出真实的科学依据；
2、为了体现严肃的科学态度，分清是自己的观点或成果还是别人的观点或成果；
3、为了对前人的科学成果表示尊重，同时也是为了指明引用资料出处，便于检索。
毕业论文的撰写应本着严谨、求实的科学态度，凡有引用他人成果之处，均应按论文中所出现的先后次序列于参考文献中，并且只列出正文中以标注形式引用或参考的有关著作和论文，参考文献应按正文中出现的顺序列出直接引用的主要参考文献。
扩展资料：
部分写作格式：
参考文献类型及文献类型，根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母方式标识：
专著M ； 报纸N ；期刊J ；专利文献P；汇编G ；古籍O；技术标准S ；
学位论文D ；科技报告R；参考工具K ；检索工具W；档案B ；录音带A ；
图表Q；唱片L；产品样本X；录相带V；会议录C；中译文T；
乐谱I； 电影片Y；手稿H；微缩胶卷U ；幻灯片Z；微缩平片F；其他E。
参考资料：百度百科—毕业论文
参考资料：百度百科—参考文献
论文的参考文献是可以参考或引用论文的研究和写作的主要文献，并在论文的最后列出。一.列出的参考文献的要求：（1）列出的参考文献应为官方出版物供读者核实。（2）引用的参考文献应指明序列号，作品或文章的标题，作者和出版物信息。准备毕业论文的写作需要怎样选择参考文献二.参考文献的作用是：（1）参考文献可以反映作者的科学态度，论文具有真实而广泛的科学依据，也反映了论文的出发点和深度。（2）参考书目很容易区分作者的结果和以前的作者的结果。（3）索引引用可以作为索引。（4）参考书目有助于保存论文。（5）参考书目有助于科技情报人员进行情报研究和抽象计量研究。 [2]例如：三.期刊标志根据：国家新闻出版总署发布了“中国学术期刊（光盘版）检索与评估数据规范 - CAJ-CD B / T 1-1998”文件识别码（WM）文件代号后的分类号。A - 理论与应用研究学术论文（包括总结报告）B-实用技术成果报告（技术），理论学习与社会实践综述（社会科学）C
-业务指导与技术管理论文（包括领导讲话，专题评论，电子文档，数据（包括历史数据，统计数据，机构，人员，书籍，杂志，知识等）; - 通用动态信息（通信，报告，会议活动，专题采访等）..
原则上不可以，但是参考文献是附在最后的，和注释不同，对你论文写作有过帮助的书籍都可以算是参考文献，如果少许添加一二，也没有什么问题，但如果答辩，你要知道这些书籍哪些方面和论文是具有相关性的，具有参考价值的。
毕业论文的引用
难忘的大学生活将要结束，我们都知道毕业前要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种有计划的检验学生学习成果的形式，来参考自己需要的毕业论文吧！以下是我帮大家整理的毕业论文的引用，希望能够帮助到大家。
参考文献反映科学研究的起点和基础，完整的参考文献是毕业论文不可或缺的重要组成部分，它与正文一起构成严谨的科学研究过程的完整表达形态，既能体现论文在学术上的承续关系和科学依据，又可以反映论文作者的科学态度与品质，也能反映论文本身的学术内涵和价值，还能为读者的进一步研究指引方向，避免重复劳动，有着重要的学术价值和情报价值。
一、目前参考文献引用标注情况的调查报告
1、参考文献的数量
参考文献的数量既反映学生在进行毕业论文研究时信息检索能力，也反映学术动向和理论来源的基本线索。从图1可以看出，教育技术专业毕业论文文后参考文献引用数量，虽然各届数据略有变化，但变化幅度不大，40%多的论文的参考文献为5~8篇，约40%的论文参考文献为9~12篇，12篇以上的仅为12%，篇均参考文献引用数量为9篇。
2、参考文献的类型
在本次统计中，根据我国发布GB 7714-87《文后参考文献著录规则》[3]中参考文献的类型，分为著作、期刊、论文集、报纸、标准、电子文献、学术论文、报告和未定义类型文件进行统计，其分布见表1。从表1的比例，可以发现期刊占58%，成为教育技术专业学生完成毕业论文的主要参考文献的来源;著作占32%，为第二大研究资料来源。值得一提的是随着网络越来越普及，信息获取变得更加容易，电子文献成为第三种主要参考文献。另外，对学术论文、论文集、报纸、报告、标准等不同类型的文献资料都有引用，但引用量较小，合计仅占5、1%。
3、参考文献的时效
一般来说，参考文献的新旧程度可间接反映研究者所拥有知识的新旧程度，从而可以看出他是否了解本学科本领域最新的研究动向，据此可从一个侧面来判断该论文学术水平的高低。[4]从图2可以看出，学生毕业论文文后参考文献3年内文献的引用数量从2007届的53%下降到2009届的41%，学生完成论文对近期文献的引用数量不升反降，值得关注。
4、参考文献的质量
引用参考文献提倡著录权威的、高水平的、前沿性的文献，这不仅说明作者的眼界、水平和科学态度，也反映出论文的起点和深度，增加文中论点、论据的可靠性。图3显示学生引用参考文献中核心期刊从20xx届的16%到20xx届的18%，比例虽然略有上升，但都不足20%，总体比例还是不高。
5、参考文献著录的规范程度
正确著录参考文献表明对他人劳动的尊重，避免抄袭、剽窃的嫌疑，体现作者科学的作风和严谨的治学态度。从图4可以看出，2008届的论文参考文献著录的规范程度最高达到70%，这与当年学院进行的本科教学合格评估，加强毕业论文监管不无关系，2009届的参考文献著录的规范程度较低，只有57%，高达43%的参考文献著录不规范。
二、存在的主要问题
1、参考文献数量偏少
毕业论文反映学生对专业知识的应用能力和学生对学科发展方向的把握，是学生综合能力和科研能力的体现。统计结果显示，学生毕业论文的参考文献数量总体偏低，46%的论文的参考文献仅为5~8篇，篇均参考文献数为9篇，数量偏少的参考文献说明学生信息检索能力低，令人怀疑其对所选的研究课题的认识是否全面而深入，必定影响论文的学术水平。
2、参考文献类型相对集中
研究结果显示，毕业论文的参考文献类型主要集中在期刊和著作，当然期刊的知识更新速度快、一次发表数量多、知识覆盖面广、影响广泛，并能反映专业科研新动向，而著作的知识稳定、内容深、研究的问题成熟、知识结构体系系统，成为主要参考资料未可厚非。但是毕业论文的写作具有明确的专业性和目的.性，参考文献类型越是多样化，越是广泛而全面，越能说明作者研究视野的开阔性和对特定课题进行深入研究，越能反映出该文的研究水平所处的位置。
3、参考文献时效相对较长
学生毕业论文的引用参考文献的时效性较长，有53%以上的文献资料是3年前出版的。教育技术专业是发展中学科，新技术、新理论、新观点、新设计、新工艺、新方法层出不穷，处在不断的发展变化之中，如果一篇论文的参考文献全部来自多年以前，很难让人信服它反映了最新的科研成果。
4、参考文献质量不高
高水平、高质量的参考文献能反映该学科领域最新的、最前沿的科学技术水平和发展动向，越具有新的观点、新的分析材料和新的数据或结论，越有利于显示论文的研究起点、深度和广度。但数据显示，毕业论文中高达83%的参考文献来自一般的刊物，权威的、有影响的文献只占17%。
5、参考文献著录不规范
参考文献著录格式的规范、严谨，可以提升毕业论文的科学性和可信度[5]。统计显示，有34%参考文献著录格式不统一、不规范、不准确，这从一个侧面反映学生对待科研的严谨态度。
三、正确引用和标注参考文献的对策建议
1、对学生进行相关培训
在毕业论文写作过程中，无论是学生还是指导教师都应充分认识到参考文献的数量、类型、时效和质量直接关系到论文的品质。应端正科研态度，意识到参考文献的重要性，使参考文献引用达到规范化。[7]在美国，早在20世纪40年代，学术论文写作就被列为高等院校的应用写作教学内容，日本也把学术性论文写作作为应用文体来教授[8]。根据国外经验，开设学术性文章规范课程，有利于学生养成良好的遵守相关规范的素养，培养学生形成严谨的学术态度和习惯，规范引用参考文献，减少抄袭和侵权现象。如开课条件不成熟，可邀请校内外一些论文写作水平高的教师或专家，开展学术论文写作规范讲座或咨询活动，有针对性地指出论文写作中常出现的问题和提供解决问题的方法，让学生掌握论文写作的规范和技巧。[9]此外，学校的学报编辑部网站或校园宣传栏，也可定期开设学术性论文写作规范专栏，通过电子留言板、电子邮箱来回答学生提出的写作规范问题或遇到的种种疑问，帮助学生提高论文写作水平，顺利完成毕业论文的撰写。
2、发挥指导教师的把关作用
在毕业论文的写作过程中，指导教师直接面对学生的种种疑问和问题，指导教师的专业素质直接影响学生论文的完善和质量的提升，因此，指导教师也要不断学习，形成严格按标准指导论文的主动性和善于识别错误的敏锐性。对参考文献的获得、取舍、引用，给予专业的指导;对于规范的引用，应多一份耐心和细致，不厌其烦、认真把关，指导学生不断修改，一步步规范完善论文，为提高学生论文质量奠定良好的基础，让他们在不断修改论文过程中，增强论文写作的规范意识以及提高规范引用参考文献的能力。
3、建立参考文献审查模式
将参考文献引用纳入学生毕业论文质量评估体系，对参考文献著录的有关事项进行认真审核，建立参考文献审查模式，成立审核小组。从总体上把握毕业论文参考文献的基本情况，对参考文献的数量、类型、时效性、质量等进行考察，时效性不强的应予以删除，并建议作者补充较新的文献，对于数量过少或质量较低者，可建议作者适当增加一些高质量有影响的文献资料。审核参考文献著录格式、著录顺序及其在文中的标注情况，消除转引过程中可能出现的错误。最后，通过数字化资源检查所引用的文献是否正式出版物，是否完全或部分剽窃他人作品等做出判断并正确著录参考文献。[1]总之，参考文献作为学位论文的一个组成部分，其规范化引用是论文质量高低的一个重要的量化标准，也是严肃的科学态度体现，不可掉以轻心，需要通过作者、指导教师和审核者共同努力，使参考文献的合理引用和规范著录走上正确的轨道。
如何开启深度学习之旅？这三大类125篇论文为你导航（附资源下载）
如果你现在还是个深度学习的新手，那么你问的第一个问题可能是「我应该从哪篇文章开始读呢？在 G上，s准备了一套深度学习阅读清单，而且这份清单在随时更新。
项目地址：
这份清单依照下述 4 条原则建立：
从整体轮廓到细节
从过去到当代
从一般到具体领域
聚焦当下最先进技术
你会发现很多非常新但很值得一读的论文。这份清单我会持续更新。
1、深度学习的历史与基础知识
书籍
[0] Bengio, Yoshua, Ian J. Goodfellow, and Aaron Courville. 深度学习（Deep learning）, An MIT Press book. (2015). （这是深度学习领域的圣经，你可以在读此书的同时阅读下面的论文）。
调查类：
[1] LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. 深度学习 (Deep learning), Nature (2015): 436-444. (深度学习三位大牛对各种学习模型的评价)
深度信念网络（DBN）（深度学习前夜的里程碑）
[2] Hinton, Geoffrey E., Simon Osindero, and Yee-Whye Teh. 一个关于深度信念网络的快速学习算法（A fast learning algorithm for deep belief nets）, (深度学习的前夜)
[3] Hinton, Geoffrey E., and Ruslan R. Salakhutdinov. 使用神经网络降低数据的维度（Reducing the dimensionality of data with neural networks）, (里程碑式的论文，展示了深度学习的可靠性)
ImageNet 的演化（深度学习从这里开始）
[4] Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. 使用深度卷积神经网络进行 ImageNet 分类任务（Imagenet classification with deep convolutional neural networks）(AlexNet, 深度学习的突破)
[5] Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. 针对大尺度图像识别工作的的超深卷积网络（Very deep convolutional networks for large-scale image recognition） (VGGNet, 神经网络开始变得非常深！)
[6] Szegedy, Christian, et al. 更深的卷积（Going deeper with convolutions）(GoogLeNet)
[7] He, Kaiming, et al. 图像识别的深度残差学习（Deep residual learning for image recognition）(ResNet，超级超级深的深度网络！CVPR--IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议-- 最佳论文)
语音识别的演化
[8] Hinton, Geoffrey, et al. 语音识别中深度神经网络的声学建模（Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups）（语音识别中的突破)
[9] Graves, Alex, Abdel-rahman Mohamed, and Geoffrey Hinton. 用深度循环神经网络进行语音识别（Speech recognition with deep recurrent neural networks）(RNN)
[10] Graves, Alex, and Navdeep Jaitly. 面向端到端语音识别的循环神经网络（Towards End-To-End Speech Recognition with Recurrent Neural Networks）
[11] Sak, Ha?im, et al. 语音识别中快且精准的循环神经网络声学模型（Fast and accurate recurrent neural network acoustic models for speech recognition）(语音识别系统)
[12] Amodei, Dario, et al. Deep speech 2:英语和汉语的端到端语音识别（Deep speech 2: End-to-end speech recognition in english and mandarin）(百度语音识别系统)
[13] W. Xiong, J. Droppo, X. Huang, F. Seide, M. Seltzer, A. Stolcke, D. Yu, G. Zweig，在对话语音识别中实现人类平等（Achieving Human Parity in Conversational Speech Recognition）
当你读完了上面给出的论文，你会对深度学习历史有一个基本的了解，深度学习建模的基本架构（包括了 CNN，RNN，LSTM）以及深度学习如何可以被应用于图像和语音识别问题。下面的论文会让你对深度学习方法，不同应用领域中的深度学习技术和其局限有深度认识。
2 深度学习方法
模型
[14] Hinton, Geoffrey E., et al. 通过避免特征检测器的共适应来改善神经网络（Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors）(Dropout)
[15] Srivastava, Nitish, et al. Dropout：一种避免神经网络过度拟合的简单方法（Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting）
[16] Ioffe, Sergey, and Christian Szegedy. Batch normalization:通过减少内部协变量加速深度网络训练（Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift）(2015 年一篇杰出论文)
[17] Ba, Jimmy Lei, Jamie Ryan Kiros, and Geoffrey E. Hinton.层归一化（Layer normalization）(批归一化的升级版)
[18] Courbariaux, Matthieu, et al. 二值神经网络：训练神经网络的权重和激活约束到正 1 或者负 1（Binarized Neural Networks: Training Neural Networks with Weights and Activations Constrained to+ 1 or?1）(新模型，快)
[19] Jaderberg, Max, et al. 使用合成梯度的解耦神经接口（Decoupled neural interfaces using synthetic gradients）(训练方法的发明，令人惊叹的文章)
[20] Chen, Tianqi, Ian Goodfellow, and Jonathon Shlens. Net2net：通过知识迁移加速学习（Net2net: Accelerating learning via knowledge transfer） (修改之前的训练网络以减少训练)
[21] Wei, Tao, et al. 网络形态（Network Morphism）(修改之前的训练网络以减少训练 epoch)
优化
[22] Sutskever, Ilya, et al. 有关深度学习中初始化与动量因子的研究（On the importance of initialization and momentum in deep learning） (动量因子优化器)
[23] Kingma, Diederik, and Jimmy Ba. Adam：随机优化的一种方法（Adam: A method for stochastic optimization）(可能是现在用的最多的一种方法)
[24] Andrychowicz, Marcin, et al. 通过梯度下降学习梯度下降（Learning to learn by gradient descent by gradient descent） (神经优化器，令人称奇的工作)
[25] Han, Song, Huizi Mao, and William J. Dally. 深度压缩：通过剪枝、量子化训练和霍夫曼代码压缩深度神经网络（Deep compression: Compressing deep neural network with pruning, trained quantization and huffman coding） (ICLR 最佳论文，来自 DeePhi 科技初创公司，加速 NN 运行的新方向)
[26] Iandola, Forrest N., et al. SqueezeNet：带有 50x 更少参数和小于 1MB 模型大小的 AlexNet-层级精确度（SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and< 1MB model size.） (优化 NN 的另一个新方向，来自 DeePhi 科技初创公司)
无监督学习／深度生成模型
[27] Le, Quoc V. 通过大规模无监督学习构建高级特征（Building high-level features using large scale unsupervised learning.） (里程碑，吴恩达，谷歌大脑，猫)
[28] Kingma, Diederik P., and Max Welling. 自动编码变异贝叶斯（Auto-encoding variational bayes.） (VAE)
[29] Goodfellow, Ian, et al. 生成对抗网络（Generative adversarial nets.）(GAN, 超酷的想法)
[30] Radford, Alec, Luke Metz, and Soumith Chintala. 带有深度卷曲生成对抗网络的无监督特征学习（Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks.）(DCGAN)
[31] Gregor, Karol, et al. DRAW：一个用于图像生成的循环神经网络（DRAW: A recurrent neural network for image generation.） (值得注意的 VAE，杰出的工作)
[32] Oord, Aaron van den, Nal Kalchbrenner, and Koray Kavukcuoglu. 像素循环神经网络（Pixel recurrent neural networks.）(像素 RNN)
[33] Oord, Aaron van den, et al. 使用像素 CNN 解码器有条件地生成图像（Conditional image generation with PixelCNN decoders.） (像素 CNN)
RNN／序列到序列模型
[34] Graves, Alex. 带有循环神经网络的生成序列（Generating sequences with recurrent neural networks.）(LSTM, 非常好的生成结果，展示了 RNN 的力量)
[35] Cho, Kyunghyun, et al. 使用 RNN 编码器-解码器学习词组表征用于统计机器翻译（Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation.） (第一个序列到序列论文)
[36] Sutskever, Ilya, Oriol Vinyals, and Quoc V. Le. 运用神经网路的序列到序列学习（Sequence to sequence learning with neural networks.」）(杰出的工作)
[37] Bahdanau, Dzmitry, KyungHyun Cho, and Yoshua Bengio. 通过共同学习来匹配和翻译神经机器翻译（Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate.）
[38] Vinyals, Oriol, and Quoc Le. 一个神经对话模型（A neural conversational model.）(聊天机器人上的序列到序列)
神经图灵机
[39] Graves, Alex, Greg Wayne, and Ivo Danihelka. 神经图灵机器（Neural turing machines.）arXiv preprint arXiv: (2014). (未来计算机的基本原型）
[40] Zaremba, Wojciech, and Ilya Sutskever. 强化学习神经图灵机（Reinforcement learning neural Turing machines.）
[41] Weston, Jason, Sumit Chopra, and Antoine Bordes. 记忆网络（Memory networks.）
[42] Sukhbaatar, Sainbayar, Jason Weston, and Rob Fergus. 端到端记忆网络（End-to-end memory networks.）
[43] Vinyals, Oriol, Meire Fortunato, and Navdeep Jaitly. 指示器网络（Pointer networks.）
[44] Graves, Alex, et al. 使用带有动力外部内存的神经网络的混合计算（Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory.）(里程碑，结合上述论文的思想)
深度强化学习
[45] Mnih, Volodymyr, et al. 使用深度强化学习玩 atari 游戏（Playing atari with deep reinforcement learning.） (第一篇以深度强化学习命名的论文)
[46] Mnih, Volodymyr, et al. 通过深度强化学习达到人类水准的控制（Human-level control through deep reinforcement learning.） (里程碑)
[47] Wang, Ziyu, Nando de Freitas, and Marc Lanctot. 用于深度强化学习的决斗网络架构（Dueling network architectures for deep reinforcement learning.） (ICLR 最佳论文，伟大的想法 )
[48] Mnih, Volodymyr, et al. 用于深度强化学习的异步方法（Asynchronous methods for deep reinforcement learning.） (当前最先进的方法)
[49] Lillicrap, Timothy P., et al. 运用深度强化学习进行持续控制（Continuous control with deep reinforcement learning.） (DDPG)
[50] Gu, Shixiang, et al. 带有模型加速的持续深层 Q-学习（Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration.）
[51] Schulman, John, et al. 信赖域策略优化（Trust region policy optimization.） (TRPO)
[52] Silver, David, et al. 使用深度神经网络和树搜索掌握围棋游戏（Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search.） (阿尔法狗)
深度迁移学习／终身学习／尤其对于 RL
[53] Bengio, Yoshua. 表征无监督和迁移学习的深度学习（Deep Learning of Representations for Unsupervised and Transfer Learning.） (一个教程)
[54] Silver, Daniel L., Qiang Yang, and Lianghao Li. 终身机器学习系统：超越学习算法（Lifelong Machine Learning Systems: Beyond Learning Algorithms.） (一个关于终生学习的简要讨论)
[55] Hinton, Geoffrey, Oriol Vinyals, and Jeff Dean. 提取神经网络中的知识（Distilling the knowledge in a neural network.） (教父的工作)
[56] Rusu, Andrei A., et al. 策略提取（Policy distillation.） (RL 领域)
[57] Parisotto, Emilio, Jimmy Lei Ba, and Ruslan Salakhutdinov. 演员模仿：深度多任务和迁移强化学习（Actor-mimic: Deep multitask and transfer reinforcement learning.） (RL 领域)
[58] Rusu, Andrei A., et al. 渐进神经网络（Progressive neural networks.）(杰出的工作，一项全新的工作)
一次性深度学习
[59] Lake, Brenden M., Ruslan Salakhutdinov, and Joshua B. Tenenbaum. 通过概率程序归纳达到人类水准的概念学习（Human-level concept learning through probabilistic program induction.）(不是深度学习，但是值得阅读)
[60] Koch, Gregory, Richard Zemel, and Ruslan Salakhutdinov. 用于一次图像识别的孪生神经网络（Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition.）
[61] Santoro, Adam, et al. 用记忆增强神经网络进行一次性学习（One-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks ） (一个一次性学习的基本步骤)
[62] Vinyals, Oriol, et al. 用于一次性学习的匹配网络（Matching Networks for One Shot Learning.）
[63] Hariharan, Bharath, and Ross Girshick. 少量视觉物体识别（Low-shot visual object recognition.）(走向大数据的一步)
3 应用
NLP（自然语言处理）
[1] Antoine Bordes, et al. 开放文本语义分析的词和意义表征的联合学习（Joint Learning of Words and Meaning Representations for Open-Text Semantic Parsing.）
[2] Mikolov, et al. 词和短语及其组合性的分布式表征（Distributed representations of words and phrases and their compositionality.） (word2vec)
[3] Sutskever, et al. 运用神经网络的序列到序列学习（Sequence to sequence learning with neural networks.）
[4] Ankit Kumar, et al. 问我一切：动态记忆网络用于自然语言处理（Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing.）
[5] Yoon Kim, et al. 角色意识的神经语言模型（Character-Aware Neural Language Models.）
[6] Jason Weston, et al. 走向人工智能-完成问题回答：一组前提玩具任务（Towards AI-Complete Question Answering: A Set of Prerequisite Toy Tasks.） (bAbI 任务)
[7] Karl Moritz Hermann, et al. 教机器阅读和理解（Teaching Machines to Read and Comprehend.）(CNN/每日邮件完形风格问题)
[8] Alexis Conneau, et al. 非常深度卷曲网络用于自然语言处理（Very Deep Convolutional Networks for Natural Language Processing.） (在文本分类中当前最好的)
[9] Armand Joulin, et al. 诡计包用于有效文本分类（Bag of Tricks for Efficient Text Classification.）(比最好的差一点，但快很多)
看完这个就知道学什么了
1、论文引用别人的思路而不算抄袭的话，第一要看模仿思路到什么程度，是全部照搬还是有所创新，第二要看模仿的思路是否用来解决了新的问题。2、一般而言思路是没有专属所有权的，也就是思路不能作为专利，但思路如果硬来解决问题，成了方法，那就享有著作权和专利权了。3、正确的方法是受到原思路的启发，在原有思路上进行拓展和创新，上升到新的层次，并用来解决新的问题。
我所要研究的课题是“中国医药批发企业现状与发展”。对一个医药批发企业来说，最重要的就是药品的来源和销售，每个医药企业都有固定的供应商和一定的营销手段，药品的供应需要医药物流的支持，而销售呢，就需要医药销售的支持，所以医药批发企业的现状与发展，是随着医药物流和医药销售而走的。 然而，在进公司工作一段时间后，我慢慢的对企业有了一定的了解，知道了一个医药批发企业如果想做大做好，就要运用网络，建立医药电子商务，这样医药批发企业才会有更好的发展。最后，我根据自己的个人看法，对医药批发企业的发展趋势做了几点归纳， 本次我要做的课题的目的和意义是：随着医药行业的发展，医药批发企业也孕育而生，得到了飞速的发展。而医药批发企业又是药厂与医院、药店的连接线，所以，医药批发企业的现状和发展再医药行业中占有很重要的地位。同时，本次所做的课题，让我深刻地了解了医药批发企业现状与发展。使我对医药批发企业有了一个深刻的了解。同时对我以后的工作有很大的帮助。
结论是毕业论文的收尾部分，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要。其基本的要点就是总结全文，是围绕本论所作的结束语。前言（引言）是论文的开头部分，加深题意。本论是毕业论文的主体。毕业论文正文：包括前言，实在不放心可以去找国淘论文写作，论证观点，分析问题。在本部分要运用各方面的研究方法和实验结果、实验结果与分析（讨论）等，篇幅不要太长、本论，主要说明论文写作的目的、实验材料，包括研究内容与方法、结论三个部分、对所研究问题的认识、现实意义这年头太多，尽量反映出自己的科研能力和学术水平
硕士深度学习毕业论文难吗深度学习毕业论文难度不一，取决于论文的选题、论文的内容、论文的技术要求、导师的要求等。因此，深度学习毕业论文的难度可能会有所不同，但一般来说，深度学习毕业论文的难度较高，因为需要深入研究论文的技术细节，同时也要充分利用所学的知识和技能。因此，深度学习毕业论文的难度较高，需要充分利用学习的时间，深入研究相关技术，做好论文准备工作，才能取得好的成绩。
硕士深度学习毕业论文难吗深度学习毕业论文难度取决于学生的技术能力，以及论文的难度。如果学生具有良好的技术能力，并且清楚论文的要求，深度学习毕业论文并不是很难，只要把握好时间，可以顺利完成。但如果学生技术能力不足，或缺乏全面的理解，深度学习毕业论文则比较难以完成，需要更多的时间以及精力去完成。总之，深度学习毕业论文的难度取决于学生的技术能力以及论文的难度。
能解决教师在自主游戏中师幼互动的随意性和盲目性，寻找“师幼互动”的有效性，使自由游戏的开展能够把幼儿的探索兴趣引向对问题的深入研究，使“师幼互动”成为促进儿童有效学习的过程。师幼互动不仅成为评价教师专业素养能力的重要指标，也是衡量幼儿园教育过程质量的重要依据。
多谢邀请。关于gym可参考我的知乎专栏帖子：强化学习实战 第一讲 gym学习及二次开发 - 知乎专栏。关注该专栏，可以学到很多强化学习的知识（理论知识和实践知识）。下面正式回答你的问题：搞深度强化学习，训练环境的搭建是必须的，因为训练环境是测试算法，训练参数的基本平台（当然，也可以用实际的样机进行训练，但时间和代价是相当大的）。现在大家用的最多的是openai的gym（ ），或者universe(),。这两个平台非常好，是通用的平台，而且与tensorflow和Theano无缝连接，虽然目前只支持python语言，但相信在不久的将来也会支持其他语言。下面我根据自己的理解，讲下关于gym的一些事情。Gym的原理是什么？它是新东西吗？在我看来，gym并不是完全的新东西，它不过是用python语言写的仿真器。对于仿真器大家肯定并不陌生。学控制的人都用过或听过matlab的simulink，学机械的人应该用过动力学仿真软件adams，gym在本质上和simulink，adams没什么区别。如果把Gym，simulink，adams等等这些仿真器去掉界面显示（如动画显示），剩下的本质不过是一组微分方程。所以Gym，simulink，adams等等一切仿真器的本质是微分方程。比如，运动学微分方程，动力学微分方程，控制方程等。Gym在构造环境时，主要的任务就是构建描述你模型的微分方程。我们举例说明：Gym中的CartPole环境是如何构建的：下面的链接是gym中CartPole环境模型：在该环境模型中，最核心的函数是def _step(self, action)函数，该函数定义了CartPole的环境模型，而在该函数中最核心的代码如下：图中方框中又是这段代码中最核心的地方，这两行代码便决定了CartPole的模型。简单的模型，通过手工推导便可完成。那么对于复杂的模型，比如战斗机器人，各种大型游戏怎么办呢？这就需要专门的多刚体仿真软件了，这些软件背后的核心技术都是物理引擎。大家可以搜下物理引擎这个词，游戏以及各种仿真软件都要用到物理引擎，用的多的而且开源的物理引擎有：ODE, Bullet, Havok, Physx等。原则上来说利用这些物理引擎都可以搭建训练环境。Gym在搭建机器人仿真环境用的是mujoco，ros里面的物理引擎是gazebo。下面针对你的问题，逐条回答：1. gym中CartPole, MountainCar这种环境的构建原理是怎样的？答：这种简单的环境只需要手动推导便可写出动力学方程，然后可以人为编写环境模型。只是，gym中除了给出了动力学方程，还加入了界面程序，将结果更直观地显示出来。2. gym中的环境源代码能不能查看和修改？Gym是开源开发工具，所有代码都可查看和修改。可以模仿gym已有的例子自己创建环境。Gym创建环境很方便，只需要编写你的环境模型，并将你的环境模型注册到环境文件中即可，至于如何构建新的环境，请关注我的知乎专栏，我会在后面讲一讲。我的专栏中深入剖析了gym并给出了创建自己环境的实例，强化学习实战 第一讲 gym学习及二次开发 - 知乎专栏。
幼儿园自主性区域游戏以自主性为核心,以探究为主要方式,通过深层、中层、浅层三种层次的建构,萌发各种探究内容,使区域游戏中产生无数深度学习的契机。文章通过行动研究法从已有的区域游戏及深度学习理论出发,探索自主性区域游戏三种层次及特点,通过过程中的游戏案例解读幼儿深度学习的行为,思考教师支持策略,进一步提升幼儿区域活动质量,凸显"游戏中学习,游戏中发展"的意义,揭示自主性区域游戏的独特价值。
这个具体就要学深度学习和强化学习的相关知识了，可以拿最简单的DQN举例，DQN就是用神经网络去代替了传统的Q表，从而进行训练。
不是的。1、对评审非常不友好。某些论文作者中只给伪代码，但是用伪代码去复现论文的结果是很困难的。因为对于深度学习来说，每个细微的参数都很重要，一点差别就可能导致结果无法复现。而开放代码更容易让你的论文通过评审。从2019年开始，ICML增加了论文可重复性作为评审考察的因素。2、对科研人员不公平。一些科研人员无法获得大量的计算资源。如果某个大团队发布了一篇论文，而一个研究生需要用到其中的结果应该怎么办？指望他一个人复现上百人工程团队的的研究成果吗？这显然是不现实的。公开代码能让科研人员紧跟最新研究成果，对保持学术界的竞争力至关重要。
打开app软件就行。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，如果追溯深度学习的概念还是要回到2006年Hinton那篇论文，基于深信度网（DNB）提出非监督贪心逐层训练算法，未解决深层结构相关的优化难题出现的论文。